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      <title>大模型的核心概念 - 交互式测验</title>
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      </style>
    </head>
    <body>
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          <div class="quiz-container">
            <div class="quiz-header">
              <h1>大模型的核心概念 - 交互式测验</h1>
              <p>检验你对文档内容的理解程度</p>
            </div>
            <div id="quiz-content">
                <div class="quiz-body">
                    <div class="progress-bar">
                        <div id="progress-indicator"></div>
                    </div>
                    <div id="question-container">
                      <p id="question-text"></p>
                      <ul class="options-list" id="options-list"></ul>
                    </div>
                    <div id="result-container"></div>
                    <div id="hint-container" class="hint-container"></div>
                </div>
                <div class="quiz-footer" id="quiz-footer">
                  <button id="prev-btn" class="nav-btn">上一题</button>
                  <button id="hint-btn" class="nav-btn" style="background-color: #ffc107; color: #333; box-shadow: 0 4px 12px rgba(255,193,7,0.3);">提示</button>
                  <button id="next-btn" class="nav-btn">下一题</button>
                </div>
            </div>
          </div>
      </div>

      <script>
        const quizData = [
  {
    "question": "Transformer 架构相较于传统的循环神经网络 (RNN) 在处理长序列任务时，最核心的优势是什么？",
    "options": [
      "它必须按顺序逐个处理输入序列中的每个元素，保证了信息的完整性。",
      "它通过自注意力机制实现了完全并行的计算，显著提升了训练效率。",
      "它依赖于更复杂的循环结构来捕捉长期依赖关系。",
      "它通过卷积核来提取局部特征，减少了参数数量。"
    ],
    "correctAnswerIndex": 1,
    "explanation": "Transformer 架构的核心创新之一是摒弃了 RNN 的顺序依赖性。其自注意力机制允许模型在处理序列中的任何一个词时，都能同时参考序列中的所有其他词。这种设计使得整个计算过程可以高度并行化，尤其是在 GPU 上，从而大大缩短了训练长序列所需的时间，解决了 RNN 的效率瓶颈问题。",
    "source": "文档中「Transformer 架构」部分的「核心组成部分 - 完全并行计算」和「优势分析 - 高效的并行处理」",
    "hint": "文档提到，这种架构解决了传统模型在处理长序列时的“效率低下”问题。"
  },
  {
    "question": "在“预训练-微调 (Pre-training & Fine-tuning)”模式中，预训练阶段的主要目标是什么？",
    "options": [
      "在小规模、有标签的特定任务数据集上训练，以优化模型性能。",
      "通过模型剪枝和量化来减少模型的参数量，以适应部署环境。",
      "在海量通用、无标签数据上进行自监督学习，使模型掌握广泛的知识和特征。",
      "直接将模型的参数随机初始化，为特定任务的训练做准备。"
    ],
    "correctAnswerIndex": 2,
    "explanation": "预训练阶段的核心目标是让模型通过自监督或无监督学习的方式，从海量的、通用的、通常是无标签的数据（如维基百科、书籍）中学习到数据的通用结构和特征。这个阶段不依赖于特定任务的标签，其目的是为后续的微调阶段提供一个强大的、富含通用知识的起点，而不是直接解决某个具体问题。",
    "source": "文档中「预训练-微调（Pre-training & Fine-tuning）模式」部分的「1. 预训练阶段（Pre-training）」",
    "hint": "预训练阶段使用的通常是“无标签数据”，通过“自监督任务”进行学习，目标是学习“通用结构和特征”。"
  },
  {
    "question": "尽管大规模参数增强了AI模型的表达和泛化能力，但也带来了显著挑战。以下哪项是拥有大规模参数的主要优势，而**不是**挑战？",
    "options": [
      "能够在多种任务和不同领域中展现出较强的泛化能力。",
      "训练过程可能非常缓慢，需要分布式训练来加速。",
      "需要大量的计算资源和高昂的硬件成本。",
      "在训练数据不足时，容易出现过拟合风险。"
    ],
    "correctAnswerIndex": 0,
    "explanation": "大规模参数的一个核心优势是，通过在海量数据上预训练，模型能够学习到更普适的特征，从而在多种不同任务和领域中表现出强大的泛化能力。而计算资源消耗、过拟合风险和训练时间长则是其带来的主要挑战。",
    "source": "文档中「大规模参数」部分的「2. 大规模参数的优势」和「3. 大规模参数的挑战」",
    "hint": "文档在“优势”部分提到，大规模参数模型“能够在多种任务和不同领域中展现出较强的泛化能力”。"
  },
  {
    "question": "文档中提到的AI大模型“多模态能力”指的是什么？",
    "options": [
      "模型能够在不同语言之间进行高质量的翻译。",
      "模型能够生成多种风格的文本或图像。",
      "模型能够处理、理解并融合多种不同类型的数据（如文本、图像、语音）。",
      "模型能够同时执行多个独立的任务，例如翻译和文本分类。"
    ],
    "correctAnswerIndex": 2,
    "explanation": "多模态能力的核心是处理和整合来自不同信息表现形式（即“模态”）的数据。例如，一个多模态模型可以同时看一张图片（图像模态）并阅读其描述（文本模态），从而对场景有更全面的理解。这超越了单一数据类型的处理范畴。",
    "source": "文档中「多模态能力」部分的「1. 多模态能力的核心概念」",
    "hint": "“模态”指的是信息的不同表现形式，例如文本、图像、语音、视频等。"
  },
  {
    "question": "文档中区分了“生成模型”和“判别性模型”。以下哪项最能描述生成模型（如GPT）的核心特点？",
    "options": [
      "关注如何将输入数据压缩成一个低维度的特征向量。",
      "关注如何从现有数据中做出分类或预测，例如判断邮件是否为垃圾邮件。",
      "关注如何根据输入序列预测一个固定长度的输出标签。",
      "关注如何学习数据的潜在分布，并基于此生成全新的、类似的数据。"
    ],
    "correctAnswerIndex": 3,
    "explanation": "生成模型（Generative Models）的目标是学习训练数据的内在规律和分布，然后利用这些学到的知识来创造出新的、从未见过但与原始数据风格相似的数据。这与判别性模型（Discriminative Models）形成对比，后者主要学习不同类别数据之间的决策边界，用于分类或预测任务。",
    "source": "文档中「强大的生成能力」部分的「1. 生成能力的核心概念」",
    "hint": "生成模型与判别性模型的不同之处在于，前者关注“如何生成”，后者关注“如何区分”。"
  },
  {
    "question": "根据文档，哪项技术是现代大模型（如Transformer）实现强大“上下文学习能力”的核心机制？",
    "options": [
      "循环神经网络 (Recurrent Neural Networks)",
      "自注意力机制 (Self-Attention Mechanism)",
      "梯度下降优化算法 (Gradient Descent)",
      "卷积神经网络 (Convolutional Neural Networks)"
    ],
    "correctAnswerIndex": 1,
    "explanation": "自注意力机制是Transformer架构的核心，它允许模型在处理输入序列中的每个元素时，动态地计算其与序列中所有其他元素的相关性权重。这使得模型能够直接建立长距离依赖关系，全面地捕捉整个输入的上下文信息，从而实现强大的上下文学习能力。",
    "source": "文档中「上下文学习能力」部分的「2. 上下文学习能力的实现方式」",
    "hint": "文档中提到，通过这项技术，“模型可以在处理每个输入时，同时考虑到输入序列中的所有其他部分”。"
  },
  {
    "question": "文档指出了大规模AI模型面临的若干技术挑战。其中，“模型像‘黑盒’一样，决策过程不透明”指的是哪个挑战？",
    "options": [
      "计算资源与硬件要求问题",
      "能源消耗与环境影响问题",
      "模型的泛化能力与过拟合问题",
      "模型的可解释性与透明度问题"
    ],
    "correctAnswerIndex": 3,
    "explanation": "“黑盒”问题指的是由于大模型内部结构的极端复杂性，人们很难理解其做出特定决策或预测的具体原因。这正是“可解释性与透明度”挑战的核心，尤其在金融、医疗等高风险领域，决策的透明度至关重要。",
    "source": "文档中「技术挑战与未来方向」部分的「1. 技术挑战 - （3）模型的可解释性与透明度」",
    "hint": "解决这个挑战的未来技术方向被称为“可解释AI”（XAI）。"
  },
  {
    "question": "在自注意力机制（Self-Attention）的计算过程中，每个输入词元（token）会被映射为三个关键的向量，它们分别是什么？",
    "options": [
      "查询 (Query)、键 (Key) 和 值 (Value)",
      "输入 (Input)、隐藏 (Hidden) 和 输出 (Output)",
      "编码 (Encoder)、解码 (Decoder) 和 上下文 (Context)",
      "权重 (Weight)、偏置 (Bias) 和 激活 (Activation)"
    ],
    "correctAnswerIndex": 0,
    "explanation": "在自注意力机制中，每个输入词元的嵌入向量会被线性变换成三个不同的向量：查询（Query）、键（Key）和值（Value）。模型通过计算一个查询向量与所有键向量的相似度分数，来决定对相应的值向量分配多少注意力权重，最终加权求和得到输出。这三个向量是自注意力计算的基础。",
    "source": "文档中「Transformer 架构」部分的「核心组成部分 - 自注意力机制（Self-Attention）」",
    "hint": "这三个向量的首字母分别是Q、K、V。"
  }
];
        console.log("Quiz Data:", JSON.parse(JSON.stringify(quizData))); // 添加这行用于调试，以可展开的JSON格式输出
        
        let currentQuestionIndex = 0;
        let score = 0;
        // 存储每个问题的回答状态
        const userAnswers = new Array(quizData.length).fill(null); 

        const questionTextEl = document.getElementById('question-text');
        const optionsListEl = document.getElementById('options-list');
        const resultContainerEl = document.getElementById('result-container');
        const quizContentEl = document.getElementById('quiz-content');
        const progressIndicatorEl = document.getElementById('progress-indicator');
        const prevBtn = document.getElementById('prev-btn');
        const nextBtn = document.getElementById('next-btn');
        const hintBtn = document.getElementById('hint-btn');
        const hintContainerEl = document.getElementById('hint-container');

        function loadQuestion() {
          resultContainerEl.innerHTML = '';
          optionsListEl.innerHTML = '';
          hintContainerEl.style.display = 'none'; // 隐藏提示
          
          if (currentQuestionIndex >= quizData.length) {
            showFinalScore();
            return;
          }

          updateProgress();

          const currentQuestion = quizData[currentQuestionIndex];
          questionTextEl.textContent = `(${currentQuestionIndex + 1}/${quizData.length}) ${currentQuestion.question}`;
          
          currentQuestion.options.forEach((optionText, index) => {
            const li = document.createElement('li');
            li.className = 'option-item';
            li.textContent = optionText;
            li.dataset.index = index; // Store index in a data attribute
            // 如果这道题已经回答过，恢复状态
            if (userAnswers[currentQuestionIndex] !== null) {
                if (index === userAnswers[currentQuestionIndex]) {
                    li.classList.add('selected');
                }
            }
            optionsListEl.appendChild(li);
          });

          // 如果已经回答过，直接显示结果
          if (userAnswers[currentQuestionIndex] !== null) {
              const isCorrect = userAnswers[currentQuestionIndex] === currentQuestion.correctAnswerIndex;
              showResult(isCorrect, currentQuestion);
          }
          
          updateNavigationButtons();
          updateProgress();
        }

        function selectOption(optionIndex) {
            userAnswers[currentQuestionIndex] = optionIndex;
            const currentQuestion = quizData[currentQuestionIndex];
            const isCorrect = optionIndex === currentQuestion.correctAnswerIndex;

            // 重新计算分数
            score = userAnswers.reduce((acc, answer, index) => {
                return answer === quizData[index].correctAnswerIndex ? acc + 1 : acc;
            }, 0);

            showResult(isCorrect, currentQuestion);
            updateNavigationButtons();
        }
        
        function updateProgress() {
            const answeredQuestions = userAnswers.filter(answer => answer !== null).length;
            const progressPercentage = (answeredQuestions / quizData.length) * 100;
            progressIndicatorEl.style.width = `${progressPercentage}%`;
        }
        
        function updateNavigationButtons() {
            prevBtn.style.display = 'block';
            nextBtn.style.display = 'block';
            hintBtn.style.display = 'block'; // 显示提示按钮

            prevBtn.disabled = currentQuestionIndex === 0;
            nextBtn.disabled = false; // 最后一题时，下一题按钮不禁用，而是用于显示报告
            nextBtn.textContent = (currentQuestionIndex === quizData.length - 1) ? '查看报告' : '下一题';
            
            // 如果当前问题没有提示，则禁用提示按钮并隐藏提示内容
            if (!quizData[currentQuestionIndex].hint) {
                hintBtn.disabled = true;
                hintContainerEl.style.display = 'none';
                hintContainerEl.textContent = ''; // 清除旧的提示内容
            } else {
                hintBtn.disabled = false;
            }
        }

        function showResult(isCorrect, questionData) {
            resultContainerEl.innerHTML = ''; // 清空之前的结果
            const resultBox = document.createElement('div');
            resultBox.className = `result-box ${isCorrect ? 'correct' : 'incorrect'}`;
            
            let html = `<h3>${isCorrect ? '回答正确！' : '回答错误'}</h3>`;
            if (!isCorrect) {
                html += `<p><strong>正确答案是：</strong> ${questionData.options[questionData.correctAnswerIndex]}</p>`;
            }
            html += `<div class="explanation-text">${questionData.explanation}</div>`;
            html += `<div class="source-text">来源: ${questionData.source}</div>`;
            
            resultBox.innerHTML = html;
            resultContainerEl.appendChild(resultBox);

            // 禁用所有选项的点击事件，并高亮正确/错误答案
            Array.from(optionsListEl.children).forEach((child, index) => {
                child.style.pointerEvents = 'none';
                // 高亮正确答案
                if (index === questionData.correctAnswerIndex) {
                    child.classList.add('correct'); // 需要添加CSS样式
                    child.style.backgroundColor = '#d4edda';
                    child.style.borderColor = '#c3e6cb';
                }
                // 如果选错了，高亮错误选项
                if (!isCorrect && index === userAnswers[currentQuestionIndex]) {
                    child.classList.add('incorrect'); // 需要添加CSS样式
                    child.style.backgroundColor = '#f8d7da';
                    child.style.borderColor = '#f5c6cb';
                }
            });
        }

        function goToNextQuestion() {
            if (currentQuestionIndex < quizData.length - 1) {
                currentQuestionIndex++;
                loadQuestion();
            } else {
                showFinalScore();
            }
        }

        function goToPreviousQuestion() {
            if (currentQuestionIndex > 0) {
                currentQuestionIndex--;
                loadQuestion();
            }
        }
        
        function showHint() {
            const currentQuestion = quizData[currentQuestionIndex];
            if (currentQuestion.hint) {
                hintContainerEl.textContent = currentQuestion.hint;
                hintContainerEl.style.display = 'block';
            } else {
                hintContainerEl.style.display = 'none';
            }
        }

        function showFinalScore() {
            document.querySelector('.quiz-body').style.display = 'none';
            document.getElementById('quiz-footer').style.display = 'none';

            const correctCount = score;
            const totalQuestions = quizData.length;
            const answeredCount = userAnswers.filter(a => a !== null).length;
            const wrongCount = answeredCount - correctCount;
            const skippedCount = totalQuestions - answeredCount;
            const accuracy = totalQuestions > 0 ? Math.round((correctCount / totalQuestions) * 100) : 0;
            const errorRate = totalQuestions > 0 ? Math.round((wrongCount / totalQuestions) * 100) : 0;

            const finalScoreHtml =
                '<div class="final-score-container">' +
                '<h2>答题报告</h2>' +
                '<div class="score-summary">' +
                '<div class="score-card">' +
                '<h3>得分</h3>' +
                '<p>' + correctCount + ' / ' + totalQuestions + '</p>' +
                '</div>' +
                '<div class="score-card">' +
                '<h3>正确率</h3>' +
                '<p>' + accuracy + '%</p>' +
                '</div>' +
                '<div class="score-card">' +
                '<h3>错误率</h3>' +
                '<p>' + errorRate + '%</p>' +
                '</div>' +
                '<div class="score-card score-details">' +
                '<table>' +
                '<tr><td>正确</td><td>' + correctCount + '</td></tr>' +
                '<tr><td>错误</td><td>' + wrongCount + '</td></tr>' +
                '<tr><td>未答</td><td>' + skippedCount + '</td></tr>' +
                '</table>' +
                '</div>' +
                '</div>' +
                '<div class="report-actions">' +
                '<button id="review-btn">回顾测验</button>' +
                '<button class="primary" onclick="location.reload()">再试一次</button>' +
                '</div>' +
                '</div>';

            let reportEl = document.querySelector('.final-score-container');
            if (reportEl) {
                reportEl.remove();
            }
            quizContentEl.insertAdjacentHTML('beforeend', finalScoreHtml);
            document.getElementById('review-btn').addEventListener('click', reviewQuiz);
        }

        function reviewQuiz() {
            const reportEl = document.querySelector('.final-score-container');
            if (reportEl) {
                reportEl.remove();
            }

            document.querySelector('.quiz-body').style.display = 'block';
            document.getElementById('quiz-footer').style.display = 'flex';
            
            currentQuestionIndex = 0;
            loadQuestion();
            updateNavigationButtons(); // Ensure nav buttons are correctly displayed
        }

        // Event Delegation for options
        optionsListEl.addEventListener('click', (event) => {
            if (event.target && event.target.matches('li.option-item')) {
                // Check if the question has already been answered
                if (userAnswers[currentQuestionIndex] === null) {
                    const selectedIndex = parseInt(event.target.dataset.index, 10);
                    selectOption(selectedIndex);
                }
            }
        });

        prevBtn.addEventListener('click', goToPreviousQuestion);
        nextBtn.addEventListener('click', goToNextQuestion);
        hintBtn.addEventListener('click', showHint);
        
        // 初始加载
        loadQuestion();
      </script>
    </body>
    </html>
  